问题(指针基础):字符串复制函数返回复制后字符串首地址值,无法打印该字符串

王利润 2020-12-20 11:34:54
#include<stdio.h>
char *strcopy(char *t,const char *s)
{
while(*t++=*s++);
return t;

}
int main(void)
{
char h1[100],h2[100],h3[100];
char *s1,*s2,*s3;
s1=h1;
s2=h2;
s3=h3;
scanf("%s",s2);
s3=strcopy(s1,s2);
printf("%s\n",s3);
return 0;

}

代码如上,无打印值,将16行改为
strcopy(s1,s2); s3=s1;

就有打印值了?求各位大神说明下,谢谢!
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王利润 2020-12-23
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谢谢楼上的各位,问题解决了!!!
往事如烟0819 2020-12-20
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1. s3 指向的地址空间 h3[100], 没有被初始化。 重点 局部变量,数组, 必须在使用前,进行初始化。 原因 局部变量的初始值不定, 很危险。(从栈空间分配, 其值为上次别人剩下的值)
qzjhjxj 2020-12-20
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#include<stdio.h>
char *strcopy(char *t,const char *s)
{
    char *temp = t;
    while(*temp++=*s++);//temp s 中记录的地址值是在增加变化
    return t; //返回的地址值是字符串首地址不变的

}

int main(int argc, char* argv[])
{

    char h1[100],h2[100],h3[100];
    char *s1,*s2,*s3;
    s1=h1;
    s2=h2;
    s3=h3; // 这里 s3 -> h3[100]的地址
    scanf("%s",s2);
    s3=strcopy(s1,s2);//这里 s3 -> s1的地址,即h1[100]的地址。
    printf("%s\n",s3);
    return 0;

}
//程序执行完,h1[100]和h2[100]的内容一致,h3[100]并没有变化。
qzjhjxj 2020-12-20
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楼主,程序修改下,是否更容易让你理解,指针只是记录地址的一个变量。
#include<stdio.h>
char *strcopy(char *t,const char *s)
{
    char *temp = t;
    while(*temp++=*s++);
    return t;

}

int main(int argc, char* argv[])
{

    char h1[100],h2[100],h3[100];
    char *s1,*s2,*s3;
    s1=h1;
    s2=h2;
    s3=h3;
    scanf("%s",s2);
    s3=strcopy(s1,s2);
    printf("%s\n",s3);
    return 0;

}
forever74 2020-12-20
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是啊,你return的那个t已经漂移了好远。 很契合 刻舟求剑 哦。
真相重于对错 2020-12-20
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char *strcopy(char *t,const char *s) { while(*t++=*s++); return t;//这里的t已经指向了传进来数据的尾部了 }
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。

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